Det nye teknologier som maskinindlæring såvel som big data. På nuværende tidspunkt er de forskellige data blevet tilgængelige, som enten antages ellers betragtet. Disse data kan rettes i yderligere sandsynlige kilder for at udnytte sværere metoder til analyse af data for at øge fordelene ved virksomheden. Mønstergenkendelse giver den planlagte fordel for selskabet, hvilket gør det til at opnå en kontinuerlig udvikling på det stadigt skiftende marked. I den digitale verden er mønsteret intet andet end alt, hvilket også fysisk kan ses ellers matematisk observeret ved at anvende algoritmer. For eksempel de forskellige farver på tøjet, talemønsteret osv. Et mønster i computer videnskab kan betegnes ved hjælp af vektorfunktionsprincipper.
Hvad er mønstergenkendelse?
Det definition af mønstergenkendelse er proceduren for datadifferentiering såvel som segmentering baseret på generelle elementer, der ellers er kriterier, som kan opnås ved bestemte algoritmer. Denne anerkendelse er et af de væsentlige elementer i maskinlæringsteknologi.
Præsentationsarbejdet til Christopher Bishop beskriver begreberne mønstergenkendelse og maskinlæring , hvor denne anerkendelse vedrører automatisk detektion af regelmæssigheder i information gennem computeralgoritmerne & ved hjælp af disse regelmæssigheder kan handlingerne udføres som dataklassificering i forskellige kategorier.
Ved at bruge denne anerkendelse kan ting identificeres ud fra deres funktioner. Dette mønster fortæller datahistorierne gennem ebbs, pigge, flade linjer og strømme. Her kan dataene være hvad som helst som tekst, billede, lyd, stemning osv. Ved at bruge disse algoritmer kan den sekventielle naturens eventuelle data behandles ved at gøre serien forståelig.
mønster genkendelse
Eksemplerne på denne anerkendelse inkluderer hovedsageligt højttaleridentifikation, tale genkendelse , automatisk medicinsk diagnose og MDR (multimediedokumentgenkendelse).
Funktioner ved mønstergenkendelse kan betegnes som kontinuerlige, diskrete binære variabler. Det kan defineres som betydningen af en (eller) flere målinger, beregnet således, at den tæller nogle vigtige egenskaber ved tingen. Funktionerne i dette inkluderer primært følgende.
- Dette system skal identificere det velkendte mønster hurtigt og præcist
- Identificer og kategoriser ukendte objekter
- Identificer nøjagtigt objekter og former fra forskellige vinkler
- Genkend mønstre, selv når de er delvis begravet
- Identificer mønstre hurtigt med lethed og automatik.
Modeller
- Disse modeller er klassificeret i tre såsom statistisk, syntaktisk eller strukturel og skabelon matching.
- En statistisk model bruges til at genkende, hvor et nøjagtigt stykke hører hjemme, og denne type model bruger overvåget maskinindlæring.
- Syntaktisk eller strukturel model bruges til at beskrive et mere sammensat forhold mellem elementer. Denne form for model bruger semi-kontrolleret maskinindlæring
- Template Matching-modellen bruges til at svare til funktionerne i objektet af den foruddefinerede skabelon samt genkende objektet ved hjælp af proxy. Denne type model bruges til plagieringskontrol.
Arbejder
Algoritmen til denne anerkendelse omfatter hovedsageligt to hoveddele som eksplorativ og beskrivende. Eksplorativ bruges til at identificere fælles inden for informationen, mens beskrivende bruges til at klassificere fælles på en bestemt måde
Blandingen af disse to elementer kan bruges til at fjerne indsigt ud af informationen, der omfatter anvendelsen inden for big data-analyse. Analysen af de almindelige faktorer med deres tilknytning opdager detaljer inden for emnet, der er kritiske for at forstå det.
Process / trin involveret i mønstergenkendelse
- Indsamling af data fra forskellige kilder
- Ryddet op i data fra støj
- Data observeres for relaterede funktioner, ellers generelle elementer
- Derefter grupperes disse elementer inden for nøjagtige sektioner
- Disse sektioner undersøges for indsigt i datasæt
- Den fjernede indsigt udføres i forretningsprocessen.
proces-trin-involveret-i-mønster-anerkendelse
Receptorer
Udtrykket PRR står for mønstergenkendelsesreceptorer. Det spiller en væsentlig rolle inden for det naturlige immunsystems egnede funktion. Disse er værtssensorer, der er fikseret med kimlinje, som bemærker molekyler, der er karakteristiske for patogenerne. De er proteiner, der for det meste udtrykkes med de medfødte immunsystemceller som dendritiske celler, monocytter, makrofager, epitelceller og neutrofile celler for at genkende to sæt molekyler:
PAMPS (patogen-associeret molekylært mønster) er forbundet via mikrobielle patogener & DAMPS (skade-associerede molekylære mønstre) er forbundet via værtscellens komponenter, der udledes gennem celleskader. Disse er også navngivet som PPRR (primitive mønstergenkendelsesreceptorer), da de ændrede sig før andre fraktioner af immunsystemet.
PRR-undergrupperne er klassificeret i forskellige typer baseret på deres funktion, ligandspecificitet, lokalisering og evolutionære forhold. Afhængigt af lokaliseringen kan dette klassificeres i to typer som membranbundne PRR'er og cytoplasmatiske PRR'er. Membranbundne PRR'er til at omfatte TLR'er (Toll-lignende receptorer) & CLR'er (C-type lectinreceptorer), mens Cytoplasmatiske PRR'er omfatter NLR'er (NOD-lignende receptorer) og RLR'er (RIG-I-lignende receptorer).
Fordele
Fordelene ved mønstergenkendelse inkluderer følgende.
- Det løser kategoriseringsproblemer
- Det løser falske biometriske detekteringsproblemer
- Dette bruges til at genkende tøjmønsteret for synskadede blinde mennesker.
- Det hjælper inden for højttalerdarisering.
- Ved at bruge dette kan man identificere et specifikt objekt fra en forskellig vinkel.
Ulemper
Ulemperne ved mønstergenkendelse inkluderer følgende.
- Denne form for anerkendelse er vanskelig at udføre, og det er en ekstremt langsom metode.
- Det kræver et større datasæt for at opnå forbedret nøjagtighed.
- Det kan ikke præcisere, hvorfor et nøjagtigt objekt identificeres.
Ansøgninger
Det mønstregenkendelsesapplikationer inkluderer hovedsagelig følgende.
- Det bruges til billedbehandling, analyse og segmentering
- Dette bruges i computersyn
- Dette bruges i klassificeringen af radarsignal eller analyse
- Dette bruges i fingeraftryksidentifikation
- Dette bruges i seismisk analyse
- Dette bruges til talegenkendelse
Mønstergenkendelsesbogstaver sigter mod hurtig offentliggørelse af korte artikler med stor opmærksomhed inden for mønstergenkendelse. Emneområderne involverer hovedsageligt alle de nuværende bevidsthedsfelter, der er angivet af de tekniske grupper i IAPR- International Association of Pattern Recognition. Eksemplerne på dette inkluderer hovedsageligt statistiske, neurale netværk, datamining, maskinindlæring, algebraisk, mønstergenkendelse baseret på grafen, signalanalyse, billedbehandling, robotik, talegenkendelse, musikanalyse, multimediesystemer, biometri osv.
Således handler alt om mønstergenkendelse. For yderligere udvikling inden for beregningsteknologi er det nøglen. Ved at bruge dette kan analyser af store data udvikle sig mere og man kan alle vinde ved maskinlæringsalgoritmer. Dette kan udføres inden for enhver form for industri for, hvor deres information der er sammenligninger inden for informationen. Det er således fornuftigt at tro muligheden for at udføre denne teknologi i dine handelsoperationer for at gøre dem ekstra dygtige. Her er et spørgsmål til dig, hvad er det mønstergenkendelsesreceptor ?
